AI・開発トレンド

生成AI

（せいせいえーあい／Generative AI）

登場（海外）: 2022年
国内で見られるように: 2023年ごろ
更新: 2026-08-24

一言でいうと

人が時間をかけて作っていた下書きや素案を、数秒で出せるようにしたAIの総称です。

開発元と登場年

技術としては2010年代から研究が続いていましたが、社会的な言葉として広まったのは2022年です。この年に対話型のサービスと画像生成のサービスが相次いで一般公開され、専門知識のない人が直接触れられる形になりました。

国内では2023年に企業での利用検討が一斉に始まりました。同時に、著作権・情報漏えい・出力の正確性をどう扱うかという論点が持ち上がり、政府側でも指針づくりが進みました。2024年2月には、独立行政法人情報処理推進機構（IPA）に AI セーフティ・インスティテュートが設置され、評価手法の整備が進んでいます。

何を解決するために生まれたか

従来のAIは、与えられたデータを分類したり数値を予測したりする用途が中心でした。答えの候補があらかじめ決まっている問題は扱えますが、文章を書く、絵を描くといった作業は対象外です。

生成AIはこの境界を動かしました。人が時間をかけて作っていた下書きや素案を、数秒で出せるようになります。ただし出力が正しいことは保証されないため、確認の工程を人が持つ設計が前提になります。

どこで使われているか

企業では、文書作成の下書き、要約、翻訳、問い合わせ対応、コードの生成、画像や資料の素案づくりに使われています。プロダクトへの組み込みでは、検索の補助、入力支援、自動分類が中心です。

採用の領域でも、求人票やスカウト文面の下書き、応募書類の要約、面接記録の整理といった用途で使われています。

人材市場の実情

「生成AIを使える人」の定義が会社ごとに違うため、求人票の要件がぶれやすい領域です。ツールを業務で使える水準と、プロダクトに組み込んで運用できる水準では、必要な経験がまったく異なります。

後者は Web 開発の経験がある人材から育つ場合が多く、生成AIの経験年数を要件にすると母集団が不必要に狭くなります。

混同されやすい技術との違い

用語	指すもの	生成AIとの違い
LLM	言語を扱う大規模モデル	生成AIのうち文章を担当する部分。画像や音声は別の仕組み
機械学習	データから規則を学ぶ手法の総称	生成AIは機械学習の一部。分類や予測のモデルは生成しない
AI	人工知能全般	生成AIはその一分野。ルールベースの自動化はAIに含まれても生成AIではない
RPA	定型作業の自動化ツール	決められた手順を再現する。生成AIは手順にない出力を作る

採用担当の見極めポイント

求人票の「生成AIの経験」が何を指すかを先に決めてください。ツールの利用か、プロダクトへの組み込みかで応募者が入れ替わります
職務経歴書では、出力の品質をどう測ったかを確認してください。動くものを作った経験と、品質を継続的に測れる状態にした経験は水準が異なります
社外のサービスへ何を渡してよいかの判断は、技術力とは別の実務能力です。ここを面接で扱うと、業務データを任せられるかが見えます